重塑数据管理

通过整体解决方案应对紧迫的数据挑战

概述

使用数据架构构建、扩展和管理 AI 模型

AI 洞察需要正确的数据、自动化建模工具和治理,以确保透明和信任。

自动化的数据编排、模型构建、部署和治理可以消除风险,并有助于提高准确性,增强责任,推动负责任的 AI 发展。

功能

在数据中构建信任

表示在数据中构建信任的能力的象形图

在数据中构建信任

无论数据存储在何处,都能及时访问正确的数据。 在混合云环境中使用数据架构。

在模型中构建信任

表示在模型中构建信任的能力的象形图

在模型中构建信任

缩短模型生产时间,确保实现生命周期管理、监控和重新培训的自动化。

在流程中构建信任

表示在流程中构建信任的能力的象形图

在流程中构建信任

推动一致、透明且可重复的 AI 治理,进而在整个 AI 生命周期中管理风险和合规性。

优点

特性

数据集成

借助以有效的元数据和策略管理为支持的智能目录,激活用于 AI 和分析的业务就绪数据。

使用 MLOps 实现自动化

自动执行整个 AI 生命周期中构建和训练预测性机器学习模型必需的数据科学手动任务。

嵌入式决策优化

支持数据科学团队充分利用规定性分析的强大能力,使用机器学习和优化来构建解决方案。

多云就绪

在公有云和私有云环境中部署 AI 项目。 利用值得信赖的 AI 提高信任和信心。

MLOps 生命周期管理

管理监管、合规性、风险等确保 AI 模型可解释且透明。 最大程度减少人工检查的开销和代价高昂的错误。

免费试用

利用数据架构实现 AI 治理自动化

包含的解决方案

IBM Watson® Studio

通过任何工具简化模型生产,自动执行模型重新训练并监控准确性。

IBM Watson® Knowledge Catalog

自动执行元数据收集和策略管理。

IBM OpenPages with Watson 

识别、管理、监控并报告整个模型生命周期中的风险和法规合规性。

资源

加速深度学习工作负载

使用 IBM Cloud Pak for Data 优化深度学习。

总体经济影响

了解 IBM Cloud Pak for Data 的潜在财务影响。

可解释的 AI

了解如何打破企业 AI 的障碍。